オンライン運用データ分析（ビッグデータ応用・分析の8つのシナリオ）

ビッグデータの応用と分析のための8つのシナリオ

ビッグデータはどこにでもあります。ビッグデータはさまざまな業界で応用されています。金融、自動車、飲食、通信、エネルギー、フィットネス、エンターテインメントなど、あらゆる分野がビッグデータに統合されています。以下では、ビッグデータ分析と応用の 8 つのシナリオについて詳しく紹介します。

1. 顧客行動分析に基づく商品推奨

製品推奨の重要な側面は、顧客の取引行動分析に基づいたクロスセリングです。顧客情報、顧客取引履歴、顧客購入プロセスの行動軌跡、同じ商品を訪問または取引した他の顧客の顧客行動データなどの顧客行動データに基づいて、顧客行動の類似性分析を行い、この商品を閲覧した顧客がどの商品も閲覧したか、この商品を購入した顧客がどの商品も購入したか、顧客が好む可能性のある商品を予測するなど、顧客行動を顧客に推奨します。商品の推奨は Amazon の発明であり、Amazon などの電子商取引企業の新製品取引の約 3 分の 1 を獲得しています。

製品推奨のもう 1 つの重要な側面は、顧客の社会的行動分析に基づくコミュニティ マーケティングです。 Weibo、WeChat、コミュニティでの顧客の興味、関心、趣味、意見を分析することで、顧客の好みに応え、顧客が好む、顧客周辺で人気のある、または友人に推奨できる関連商品を推奨することができます。

顧客行動データを分析することで、製品の推奨がより正確かつパーソナライズされたものになります。従来の企業は、大手電子商取引会社の製品推奨システムやコミュニティネットワークに頼って売上を伸ばしたり、社内の顧客取引データ、自社の電子商取引サイト、企業コミュニティなどの直接販売チャネルに頼って顧客行動データを収集・分析し、自社の直接販売チャネルを通じて製品推奨を実施したりすることができます。

2. 顧客レビューに基づいた製品設計

顧客評価データには大きな潜在的価値があります。これは、企業が製品の設計、製品の価格設定、運用効率、顧客サービスなどを改善するための優れたデータ チャネルです。また、製品のイノベーションを実現するための重要な方法の 1 つでもあります。

顧客評価には、製品の外観、機能、性能などに関する顧客の経験や期待だけでなく、製品満足度、物流効率、顧客サービス品質などの改善に向けた建設的な提案も含まれます。顧客評価データの効果的な収集と分析は、企業が製品、業務、サービスを改善し、顧客中心の製品イノベーションを確立するのに役立ちます。

3. データ分析に基づく広告

DSPは広告主に対して、広告トライアル、期間分析、効果分析などのデータ分析サービスを提供します。たとえば、データ プラットフォームを利用して各ユーザー セッションの各ページ イベントの膨大なデータを記録すると、広告の位置、色、サイズ、文言などの機能に関する実験を非常に短時間で完了できます。

実験により、広告のこの特性変更がクリック行動の改善につながることがわかった場合、変更と最適化をリアルタイムで実装できます。例えば、広告のクリックや購入の効果分析、広告のクリック時間帯の分析などをもとに、ターゲットを絞った広告企画を行うことができます。

4. コミュニティのホットスポットに基づくトレンド予測とバイラルマーケティング

コミュニティ内のホットスポットや人気トピックはビッグデータ分析の結果です。コミュニティ内のホットなトピックや検索エンジンのホットスポット分析には、通常、前兆となる特徴があり、人気のトレンドを予測するのに役立ちます。例えば、Apple のゴールドカラーは、高級感のあるカラーをトレンドにしました。同時に、コミュニティコミュニケーションの広範かつ迅速な性質により、Xiaomi のバイラルマーケティング計画のように、企業がバイラルマーケティングを通じてより多くの注目を集めるのにも役立ちます。

5. データ分析に基づく製品価格設定

製品価格設定の合理性には、データのテストと分析が必要です。これは主に、製品の価格設定に対する顧客の感受性を調査し、その感受性に応じて顧客を分類し、異なる価格感受性を持つ顧客グループの製品価格変更に対する直接的な反応と許容度を測定します。これらのデータ実験を通じて、製品の価格設定に関する意思決定の参考資料を提供することができます。

6. 異常な顧客行動に基づく顧客離脱予測

顧客データ分析により、顧客からの苦情、否定的な顧客レビューの増加、顧客による購入の大幅な減少が明らかになりました。顧客行動モデルに基づいて顧客離脱の可能性を予測し、ターゲットを絞った対策を実施します。

7. 環境データに基づく外部状況分析

競合他社の製品やプロモーションに関するデータ、および天気（スモッグなど）、主要な祭り（独身の日など）、国家的イベント（中国共産党第18回全国代表大会など）、ホットな話題（中国の声など）、ソーシャルメディア上の人々の感情（幸福度）などの外部環境に関するデータから、外部状況の進化に関する主要な予測を見つけ、企業が環境変化に対処するのに役立ちます。

8. IoTデータ分析に基づく製品ライフサイクル管理

バーコード、QR コード、RFID などのテクノロジーにより、製品を一意に識別できます。センサー、ウェアラブルデバイス、スマートセンシング、ビデオ取得、拡張現実などのテクノロジーにより、製品ライフサイクルに関する情報をリアルタイムで収集および分析できます。これらのデータは、企業がサプライチェーンのあらゆる段階で製品を追跡し、製品の使用情報を収集して、製品ライフサイクル管理を実現するのに役立ちます。

企業におけるビッグデータの応用は、これをはるかに超えています。理論的には、ビジネスバリューチェーンのあらゆるリンクでデータ分析が必要になります。ビッグデータ応用がさらに深まるにつれ、ビッグデータ応用の価値を最大化する応用シナリオがますます増えていきます。

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